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在不影响意思表达的情况下，为了语言的简洁明了通常会省略部分语言成分，这种现象称为缺省。缺省是一种常见的语言现象，在汉语中更加普遍。国内外对于中文缺省的研究起步比较早，但大多数的研究都只停留在理论层面，并没有系统地来阐述中文缺省项的识别方法和实现具体识别系统。
本文主要对中文缺省项识别的方法和系统进行了研究，具体的研究内容归纳如下：
1)对OntoNotes3.0的语料进行了详细的统计和分析，归纳总结了常见的六类缺省类别；探讨了基于规则的缺省项识别方法。通过对句法分析树的分析处理，首次提出了基于最小IP子树的缺省项识别方法。在两种不同的句法分析树上的实验结果表明本文的方法具有可行性。
2)探讨了基于机器学习的缺省项识别方法。通过对句法分析树的分析处理，得到了5组缺省识别的特征值，并由此构建了基于机器学习的缺省项识别系统。实验证明，基于机器学习的识别方法性能要高于规则方法。
3)提出了一种新的层次结构的缺省项识别方法。首先，利用依存信息对输入的最小IP子树进行过滤；然后，对通过过滤处理的最小IP子树进行缺省项识别。实验证明，该方法比前两种方法具有更好的识别性能。实现了一个中文缺省项识别和标注应用系统（基于机器学习方法）。